原文:『TensorFlow』卷积层、池化层详解

一 前向计算和反向传播数学过程讲解 这里讲解的是平均池化层,最大池化层见本文第三小节 二 测试代码 数据和上面完全一致,自行打印验证即可。 前向传播 import tensorflow as tf import numpy as np 输入张量为 的二维矩阵 M np.array , , , , , , , , 定义卷积核权重和偏置项。由权重可知我们只定义了一个 的卷积核 filter weigh ...

2017-11-17 09:41 0 2530 推荐指数:

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tensorflow中的卷积(一)

还是分布式设备上的实现效率都受到一致认可。 CNN网络中的卷积应该怎么设置呢?tf相应的函数 ...

Mon Apr 16 05:09:00 CST 2018 0 4222
Tensorflow之CNN卷积padding规则

padding的规则 ·   padding=‘VALID’时,输出的宽度和高度的计算公式(下图gif为例)          输出宽度:output_width = (in_ ...

Sun Dec 08 07:02:00 CST 2019 0 361
卷积

构建了最简单的网络之后,是时候再加上卷积化了。这篇,虽然我还没开始构思,但我知道,一 ...

Mon Aug 19 01:20:00 CST 2019 0 1227
卷积

卷积神经网络是在BP神经网络的改进,与BP类似,都采用了前向传播计算输出值,反向传播调整权重和偏置;CNN与标准的BP最大的不同是:CNN中相邻之间的神经单元并不是全连接,而是部分连接,也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元,而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN ...

Thu Dec 01 06:32:00 CST 2016 0 9036
tensorflow卷积(二):记实践之cifar10

tensorflow中的卷积(一)和各种卷积类型Convolution这两篇博客中,主要讲解了卷积神经网络的核心,同时也结合当下流行的Caffe和tf框架做了介绍,本篇博客将接着tensorflow中的卷积(一)的内容,继续介绍tf框架中卷积神经网络CNN的使用。 因此,接下 ...

Sat May 05 21:48:00 CST 2018 0 5665
CNNs中的卷积

卷积 卷积神经网络和全连接的深度神经网络不同的就是卷积,从网络结构来说,卷积节点和全连接节点有三点主要的不同,一是局部感知域,二是权值共享,三是多核卷积。 ①局部感知域是指,对于每一个计算单元来说,只需要考虑其像素位置附近的输入,并不需要与上一的节点相连,这可以大大减小网络 ...

Tue Aug 07 23:48:00 CST 2018 0 833
卷积学习

http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络(CNN)由输入卷积、激活函数、、全连接组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积:用它来进行特征提取,如下: 输入图像是32*32*3,3 ...

Thu Sep 21 17:51:00 CST 2017 0 1292
 
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